yl12311线路检测运营管理与决策科学团队刘锋副教授指导本科生在FT50国际权威期刊Journal of Business Ethics上发表题为“Machine learning for predicting corporate violations: How do CEO characteristics matter？”的研究成果。刘锋副教授为该论文的通讯作者，yl12311线路检测2021级金融专业本科生孙睿杰为该论文的第一作者。论文合作者包括yl12311线路检测2020级金融专业本科生李懿楠、yl12311线路检测2019级物流专业本科毕业生王荣萍、数学与统计学院2020级数学与应用数学专业本科生骆晶。yl12311线路检测为该论文的第一作者单位和通讯作者单位，yl12311线路检测为唯一署名单位。Journal of Business Ethics（简称JBE）是Financial Times金融时报认定的50本全球经管类权威期刊之一（简称FT50），在全球yl12311线路检测学术研究排名评估中具有重要的影响。

公司违规行为是一个严重的商业道德问题，引起了公司内部治理机构和外部监管机构的广泛关注。公司违规行为不仅损害了利益相关者的利益，降低公司的市场价值，损害公司声誉，而且还降低了市场的资源配置效率。本研究从高层梯队理论的视角，运用机器学习的方法，探究CEO特征如何影响企业的违规行为。通过运用2010-2020年中国上市公司的数据，该论文对企业违规的决定因素模型进行了搭建，比较10种不同的机器学习算法后发现XGBoost的预测结果最为准确，随后通过SHAP模型对其进行可解释性分析。该研究结果有助于预防公司违规行为，改善公司治理和维护金融市场秩序，推进机器学习与经济管理的交叉融合。

yl12311线路检测运营管理与决策科学创新团队自2022年初成立以来，紧紧围绕“大数据与数智化运用管理”学科方向，聚焦“数智化管理决策科学”与“可持续运营管理与创新”两大主题，发挥自身特色与优势，团结合作，勤奋实干，取得了一系列成果，此次是团队的又一重大突破。

原文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s10551-024-05685-0